简介： 本申请涉及人工智能技术领域，揭示了一种用户画像生成方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取目标用户的状态特征时间序列及购买行为时间序列，购买行为时间序列携带有目标用户购买产品的产品标识；从预设的模型库中查找与产品标识对应的行为预测模型，其中，行为预测模型是基于马尔科夫决策过程及最大似然逆强化学习得到的模型；将状态特征时间序列及购买行为时间序列输入到与产品标识对应的行为预测模型进行概率预测得到目标用户的行为预测数据；根据行为预测数据，确定目标用户的画像。在人生阶段、人生状态、消费场景发生变化时充分挖掘用户行为，提高用户画像的准确性，提高用户画像颗粒度的精细度。